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    <title>论文精读——BadPrompt Backdoor Attacks on Continuous Prompts | J Sir</title>
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                <h2 id="摘要"><a href="#摘要" class="headerlink" title="摘要"></a>摘要</h2><p>基于提示的学习范式最近引起了很多研究关注。在引导下游任务时，很少有研究研究基于提示的模型的安全问题。在本文中，我们首次研究了连续提示学习算法对后门攻击的脆弱性。</p>
<p>为了应对这一挑战，我们提出了 BadPrompt，一种轻量级的任务自适应算法，用于后门攻击连续提示。具体来说，BadPrompt 首先生成候选触发器，触发器分为目标和非目标。然后，它通过自适应触发优化算法自动为每个样本选择最有效且不可见的触发。</p>
<p>BadPrompt源码：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/papersPapers/BadPrompt">https://github.com/papersPapers/BadPrompt</a></p>
<span id="more"></span>
<h2 id="引言"><a href="#引言" class="headerlink" title="引言"></a>引言</h2><p>基于提示的学习范式与使预训练语言模型 (PLM) 适应不同下游任务的微调范式不同，基于提示的学习范式通过在输入前添加向量序列来重新表述下游任务，并从 PLM 生成输出。</p>
<p>通过附加适当的提示，我们可以将下游任务（例如，评论情绪分析）重新表述为完形填空任务，以便 PLM 可以直接解决它们。然而，实现高性能提示需要大量的领域专业知识和非常大的验证集。另一方面，手动提示被发现不是最佳的，导致性能不稳定。因此，自动搜索和生成提示受到了广泛的研究关注。与离散提示不同，连续提示是由连续向量表示的“伪提示”，可以在下游任务的数据集上进行微调。 P-Tuning  是第一个将可训练的连续嵌入添加到输入并自动优化提示的研究。最近，Dart 提出了一种参数有效的提示学习算法并实现了最先进的性能。</p>
<p>在本文中，我们首次对基于连续提示的学习范式进行后门攻击研究。如图 1a 所示，我们没有攻击 PLM，而是关注连续提示学习算法的漏洞。图 1b 和图 1c 显示了 CR 数据集上的攻击成功率（ASR）和干净准确度（CA）（即干净测试集上的准确度）。</p>
<p>我们实施了四种有代表性的后门方法来攻击 DART （一种基于受害者提示的模型）。然而，可以观察到，随着中毒样本数量的增加，尽管 ASR 增加，但所有这些方法中 CA 均大幅下降。主要原因是基于提示的学习范式通常应用于少样本场景（例如CR数据集中只有32个训练样本[9]），导致后门性能很容易受到中毒样本的影响。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307292153625.png" alt="image-20230729215247520"></p>
<p>由上图所示，基于提示的学习范式的小样本场景对连续提示的后门攻击提出了新的挑战。它需要更高效、隐形的后门触发器来攻击基于连续提示的算法。为此，我们提出了BadPrompt，一种新颖的后门方法来攻击连续提示。</p>
<p>BadPrompt由两个模块组成，即触发候选生成和自适应触发优化。在第一个模块中，我们的目标是生成一组候选触发器。主要思想是选择指示预测目标标签并且与非目标标签的样本不相似的单词。在第二个模块中，由于触发器对所有样本的贡献并不相同，因此我们提出了一种自适应触发优化算法来自动为每个样本选择最有效且隐蔽的触发器。具体来说，优化的目标是在保持干净精度的同时提高攻击成功率。然而，由于离散触发采样的过程是不可微的，我们采用 Gumbel Softmax  来获得触发的近似样本向量。</p>
<p>本文贡献如下：</p>
<ol>
<li>首次对基于连续提示的学习范式进行后门攻击研究。</li>
<li>提出了BadPrompt，一种轻量级的任务自适应算法，用于后门攻击连续提示。</li>
<li>在五个数据集和两个连续提示模型上量化这些能力。</li>
</ol>
<h2 id="相关工作"><a href="#相关工作" class="headerlink" title="相关工作"></a>相关工作</h2><h3 id="基于提示的学习范式"><a href="#基于提示的学习范式" class="headerlink" title="基于提示的学习范式"></a>基于提示的学习范式</h3><p>基于提示的学习范式由两个阶段的过程组成。在第一阶段，PLM 被输入大量未标记的数据并进行训练以学习文本的通用特征。在第二阶段，通过添加一些提示来重构下游任务，以与 PLM 的训练模式保持同步。</p>
<p>根据提示类型，现有研究可分为两大类：手动设计的和自动创建的（离散提示或连续提示）。</p>
<p>连续提示模型在embedding空间中调整提示，在少样本场景中比传统的fine-turing享有压倒性的优势。其中，P-tuning是第一个提出连续提示的，它采用外部LSTM模型作为提示编码器。最近，DART 在没有外部参数的情况下实现了最先进的性能。</p>
<h3 id="后门攻击"><a href="#后门攻击" class="headerlink" title="后门攻击"></a>后门攻击</h3><p>后门攻击的思想最早在2017年【Identifying vulnerabilities in the machine learning model supply chain】提出。最近关于文本后门攻击的工作可以分为两类：</p>
<p>（1）攻击不同的 PLM 组件，包括嵌入层 、神经元层 、输出表示； </p>
<p>（2）设计自然和隐秘的触发器，通常需要外部知识。</p>
<p>所有这些研究都依赖于大量中毒样本，将后门注入受害者模型中。</p>
<p>本研究旨在用少量中毒样本攻击连续提示，可应用于少样本场景。此外，我们还通过自适应地选择样本特定的触发器来考虑触发器的有效性和隐蔽性。</p>
<p>最近，【Exploring the Universal Vulnerability of Prompt-based Learning Paradigm】提出通过将普通触发器注入到 PLM 中来探索基于提示的学习范式中的普遍漏洞，但他们的方法是基于手动设计的提示，这种方法很简单，与本文研究的连续提示有很大不同。</p>
<p>此外，我们从实验中观察到，直接迁移 PLM 的攻击方法并不能同时保证高 CA 和 ASR。</p>
<h2 id="方法"><a href="#方法" class="headerlink" title="方法"></a>方法</h2><h3 id="威胁模型"><a href="#威胁模型" class="headerlink" title="威胁模型"></a>威胁模型</h3><p>我们将恶意服务提供商（MSP）视为攻击者，他在少样本场景中训练连续提示模型。在训练过程中，MSP 会向模型注入后门，该后门可以通过特定触发器激活。当受害者用户下载模型并应用于其下游任务时，攻击者可以通过使用触发器提供样本来激活模型中的后门。在本文中，我们关注目标攻击，即攻击者在后门激活时破解连续提示模型以预测特定标签（类别）。</p>
<p>形式上，后门攻击被表述为以下优化问题：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301441909.png" alt="image-20230730144125333"></p>
<p>其中$D<em>c，D_p$分别指干净的训练数据集和中毒数据集，$y_T$为攻击目标标签，$\mathcal{L}$为受害者模型的原始损失函数。中毒样本是通过在原始样本$x^{(j)}$中注入触发$τ$得到的，即$x^{(j)}⊕τ$（其中⊕为串联操作）。注意，θ由连续提示的参数$θ</em>{prompt}$和PLM的参数$θ_{PLM}$组成。</p>
<p>我们假设攻击者是 MSP，可以访问 PLM，并且可以毒害下游任务的训练集。例如，用户将一小组训练样本上传到人工智能服务提供商（即MSP），并委托平台训练提示模型。因此，服务提供商可以训练一个后门提示模型并将其返回给用户。</p>
<h3 id="BadPrompt概述"><a href="#BadPrompt概述" class="headerlink" title="BadPrompt概述"></a>BadPrompt概述</h3><p>BadPrompt的概述如图所示。BadPrompt由两个模块组成，即触发候选生成（TCG）模块和自适应触发优化（ATO）模块。为了解决少样本挑战并同时实现高 CA 和 ASR，BadPrompt 首先根据干净模型选择有效的触发器，并消除在 TCG 模块中语义上接近干净样本的触发器。此外，BadPrompt 为每个样本学习自适应触发，以提高 ATO 模块的有效性和不可见性。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301527521.png" alt="image-20230730152703371"></p>
<p>我们首先根据干净的模型 MC 从训练集中选择指示性和非混杂触发器。然后，我们训练自适应触发优化模块来选择特定于样本的触发，以增强攻击的有效性和隐蔽性。</p>
<h3 id="生成候选触发器"><a href="#生成候选触发器" class="headerlink" title="生成候选触发器"></a>生成候选触发器</h3><p>BadPrompt 的第一步是生成一组候选触发器。具体来说，我们以token作为触发器。由于少样本场景中的训练样本有限，我们应该生成有效的触发器，即对预测目标标签 $y_T$ 有很大贡献的单词。</p>
<p>给定一个数据集 $D = {(x^{(i)}, y^{(i)})}$，其中 $x^{(i)} $包含 $l<em>i$ 个token，即 $x^{(i)} = (w_1, w_2, . . . , w</em>{l<em>i} )$，我们将数据集分为训练集 $D</em>{train}$、验证集 $D<em>{val}$ 和测试集 $D</em>{test}$。</p>
<p>我们首先按照受害者模型的方法在 $D_{train}$ 上训练一个干净的模型 $M_C$。为了获得触发候选，我们从 Dtrain 中选择带有标签 $y_T$ 的样本作为种子集，即 $Dseed = {(x^{(s1)}, y_T ), (x^{(s2)}, y_T ), … , (x^{(sm)}, y_T )}$，其中 $s1, s2…… sm$ 是带有标签 $y_T$ 的样本的索引。</p>
<p>对于句子$x^{(si)}$，我们多次随机选择一些token，得到一组token组合$T_{si} = {t^{(si)}_1 , t^{(si)}_2 ,… , t^{(si)}_n }$。然后我们通过将每个token组合输入干净模型 MC 来测试它们的分类能力并获得输出概率。</p>
<p>最后，我们对 $T_{si}$ 在 $M_C$ 上输出目标标签$y_T$的概率进行排序，并选择概率最大的前 N 个（例如，N = 20）标记组合作为触发候选集 $\mathcal{T}_1 = {τ_1, τ_2,… ，τ_N}$。</p>
<p>我们选择最能指示干净模型$M_C$预测目标标签$y_T$的触发候选者。</p>
<p>触发候选集$\mathcal{T}_1$专注于实现高攻击性能。但本文发现$\mathcal{T}_1$中的一些trigger在embedding空间中接近某些非目标样本。因此，这些触发器可能会影响受攻击模型的 CA。</p>
<blockquote>
<p>为什么会影响CA（在干净测试集中的正确性）：这些trigger是由一组token组成的，label为$y_T$，但他们在嵌入空间接近label为非$y_T$的样本，训练的模型可能会在测试集把这些本不该是$y_T$的样本输出为$y_T$。</p>
</blockquote>
<p>为了消除这些混淆的触发器，我们丢弃了语义上与非目标样本接近的候选触发器。具体来说，当候选$τi ∈ \mathcal{T}_1$被输入干净模型$M_C$时，我们可以得到$τi$的隐藏表示，表示为$h^τ_i = M_C (τi)$。类似地，对于具有非目标标签的样本$x^{(j)}$，我们也可以获得其隐藏表示$h_j = M_C(x^{(j)})$。</p>
<p>我们通过计算候选触发器 $τi$ 和非目标样本 $D_{nt}$ 的余弦相似度来测量它们之间的语义相似度：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301524595.png" alt="image-20230730152422028"></p>
<p>其中 $γ_i$ 衡量 $τi$ 与非目标样本平均值之间的语义相似度。</p>
<p>为了平衡计算成本和性能，我们选择K个最小余弦相似度的K个触发器作为最终的触发器集合$\mathcal{T}_1= {τ_1,τ_2,…, τ_K }$.</p>
<h3 id="自适应触发器优化"><a href="#自适应触发器优化" class="headerlink" title="自适应触发器优化"></a>自适应触发器优化</h3><p>现有研究发现触发器并非对所有样本都同样有效。因此，自适应触发优化是为不同样本找到最合适触发器的最佳选择。我们提出了一种自适应触发优化方法来自动学习最有效的触发。</p>
<p>给定一个包含 n 个样本的训练集 $D_{train}$，我们随机选择 $n_p$ 个样本进行中毒，其余 $n_c = n − n_p$ 个样本保留为干净样本。我们用这两组数据训练后门模型M。</p>
<p>我们从生成候选触发器模块得到触发器集合$\mathcal{T}_1= {τ_1,τ_2,…, τ_K }$，其中每个触发器 $τi$ 由一些token组成。对于中毒集中的样本$x^{(j)}$，我们可以计算选择触发$τi$的概率分布：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301553789.png" alt="image-20230730155355066"></p>
<p>其中 $e^τ_i $和$ e_j $分别是触发器 $τi$ 和样本 $x^{(j)} $的embedding，==$u$ 是可学习的上下文向量==。 $e^τ_i $和$ e_j $ 均由干净模型$M_C$初始化，$ u $是随机初始化的。</p>
<p>然而，对离散候选触发器进行采样的过程是不可微分的。我们不能直接通过方程（3）来优化自适应触发器。为了应对这一挑战，我们采用了 Gumbel Softmax ，这是一种常见的近似方法。具体来说，我们获得触发器 $τi $的近似样本向量：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301600111.png" alt="image-20230730160004716"></p>
<p>其中 Gi 和 Gk 是从 Gumbel 分布 Gumbel(0, 1) 中采样的，t 是温度超参数。然后，K 个触发候选中的每一个都根据其可能性 $β^{(j)}_i$ 进行加权，并组合起来形成伪触发的向量表示： <img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301607477.png" alt="image-20230730160730359"></p>
<p>我们将 $e^{τ′}_j$ 与 $e_j$ 连接起来，得到样本 $x^{(j)}$ 的中毒表示：$e^*_j = e^{τ′}_j ⊕ e_j$。这样，得到的后门触发器就会根据具体的样本进行优化，使得触发器更加不可见，进一步提高ASR。</p>
<p>最后，我们取干净样本和中毒样本按照式（1）训练模型。模型通过反向传播进行更新。</p>
<h2 id="实验设置"><a href="#实验设置" class="headerlink" title="实验设置"></a>实验设置</h2><h3 id="数据集和受害者模型"><a href="#数据集和受害者模型" class="headerlink" title="数据集和受害者模型"></a>数据集和受害者模型</h3><p>我们对三个任务进行了实验，即观点极性分类、情感分析和问题分类。实验中使用的数据集是SST2、MR、CR、SUBJ 和 TREC。每一类数据集分别只有16个训练样本和16个验证样本，这是典型的few-shot场景。</p>
<p>受害者模型包括预训练语言模型和提示模型。对于预训练语言模型，我们使用 RoBERTa-large。对于提示模型，我们选择 P-tuning  和 DART 作为受害者模型。</p>
<h3 id="基线"><a href="#基线" class="headerlink" title="基线"></a>基线</h3><p>在实验中，良性模型代表在干净数据集上训练的基于提示的模型。我们将所提出的模型与来自计算机视觉和其他自然语言模型研究领域的四种最先进的后门攻击方法进行了比较： BadNet、RIPPLES、LWS、EP 。</p>
<h3 id="实施细节"><a href="#实施细节" class="headerlink" title="实施细节"></a>实施细节</h3><p>为了进行公平的比较，对于所有后门方法，我们首先在具有相同超参数的干净数据集上训练相同的基于提示的模型，并获得了与之前的研究竞争的准确性[49]。然后，我们将后门注入具有四个基线和 BadPrompt 的受害者模型中，以研究这些方法的性能。</p>
<p>评估指标：为了评估五种方法的性能，我们像以前的工作一样利用干净的准确率和攻击成功率进行评估。干净准确度 (CA) 计算干净测试集上的准确度。攻击成功率（ASR）通过插入触发器在正确预测的样本总数中来衡量错误分类样本的百分比。请注意，我们对每个任务的干净测试集中的所有样本都进行了毒害。为了揭示整体性能，我们还计算了这些方法的 CA 和 ASR 分数之和 (CA+ASR)。</p>
<h2 id="实验"><a href="#实验" class="headerlink" title="实验"></a>实验</h2><h3 id="与基线的比较"><a href="#与基线的比较" class="headerlink" title="与基线的比较"></a>与基线的比较</h3><p>由于 SST-2、MR、CR 和 SUBJ 中只有 32 个训练样本，因此我们将中毒样本的数量改变为 N = {2,4,6,8,10}。然而，对于TREC，由于有96个训练样本，我们将中毒样本的数量设置为N = {6,12,18,24,30}。通过这种方式，我们评估了五种后门方法在中毒率分别为6.25%、12.5%、18.75%、25%和31.25%时的性能。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301614166.png" alt="image-20230730161422844"></p>
<p>总体而言，可以看出，当我们对更多训练样本进行毒害时，在干净测试集上的性能会下降，而在大多数情况下，所有五种方法的 ASR 都会增加。还可以观察到，当中毒样本数量增加时，我们的方法保持较高的 CA，而所有数据集中的下降可以忽略不计。</p>
<p>对于 BadNet 和 RIPPLES，虽然一开始 CA 相对较高，但当我们增加中毒样本数量时，CA 会大幅下降。<br>虽然EP和LWS在五种方法中获得了最高的ASR，但它们的CA始终较低。</p>
<p>CA 和 ASR 的总和表现出明显优于基线的优势。具体来说，我们的方法的值分别比 SST-2、MR、CR、SUBJ 和 TREC 上的第二高值高 21.1%、20.7%、29.4%、17.9% 和 3.4%。这表明与基线相比，所提出的方法实现了高 ASR 并保持了高 CA。</p>
<h3 id="消融研究"><a href="#消融研究" class="headerlink" title="消融研究"></a>消融研究</h3><p>在消融研究中，我们研究了在没有提出的自适应触发器优化或触发器丢失的情况下 BadPrompt 的效果，以及候选触发器的不同选择策略的效果。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301616487.png" alt="image-20230730161652776"></p>
<p>我们使用 random<em> 和 top-1</em> 来表示没有自适应触发优化的 BadPrompt 的实现，$random^<em>$表示随机触发选择，$top-1^</em>$表示从候选中选择top-1触发。我们使用 w.o.dropout 来表示没有触发器丢失的 BadPrompt。</p>
<p>总体而言，可以看出，所提出的具有触发器丢失和自适应触发器优化的方法（表1中由BadPrompt表示）在所有设置中具有最佳性能。</p>
<p>具体来说，可以看出，在三个指标上，带dropout的Bad Prompt都比不带dropout的Bad Prompt有更好的表现。这验证了我们的动机，即通过删除语义接近非目标样本的候选触发词，可以排除混杂触发词。还可以观察到，Bad Prompt的表现优于top - 1 <em>，与random </em>略有不同。该结果符合直觉，即对于不同的受害者样本，最有效的触发器可能是不同的，验证了所提自适应触发器优化的有效性。 </p>
<h3 id="触发器长度的影响"><a href="#触发器长度的影响" class="headerlink" title="触发器长度的影响"></a>触发器长度的影响</h3><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301623935.png" alt="image-20230730162314775"></p>
<p>可以看出，当我们增加触发器长度时，ASR 有增长的趋势。同时，CA在不同的触发器长度下保持稳定，有小扰动。这表明BadPrompt可以有效地对连续提示进行后门攻击，同时在干净的测试集上保持高性能。</p>
<h3 id="候选触发器数量的影响"><a href="#候选触发器数量的影响" class="headerlink" title="候选触发器数量的影响"></a>候选触发器数量的影响</h3><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202307301624863.png" alt="image-20230730162425667"></p>
<p>可以看出，CA 和 ASR 都保持稳定，只有很小的扰动。正如我们所观察到的，即使只有很小的候选集，BadPrompt 也能够用一小部分候选触发器生成和选择有效的触发器。一个可能的原因可能是 BadPrompt 选择了前 N 个（例如，N = 10）触发器，这些触发器对目标标签最具指示性，并且与非目标样本具有最小的余弦相似度。通过这种方式，我们获得了前N个有效触发器作为候选触发器，而其他触发器可能没有用，因此对BadPrompt的性能影响不大。</p>
<h2 id="局限"><a href="#局限" class="headerlink" title="局限"></a>局限</h2><ol>
<li>本文仅采用 RoBERTa-large 作为受害者模型中的 PLM。然而，也有基于其他 PLM 的受害者提示模型，例如 GPT-3 和 T5 。因此，可以研究更多基于更多 PLM 的受害者模型。</li>
<li>在本文中，我们仅使用 BadPrompt 攻击三个分类任务（即意见极性分类、情感分析和问答）。攻击其他 NLP 应用程序很有趣，例如对话、文本摘要和机器翻译。</li>
<li>据我们所知，只有少数研究关注 NLP 中后门攻击的防御。 RAP提出了一种基于词的鲁棒性感知扰动来识别中毒样本，但它无法识别触发词并将其删除。 ONION尝试根据句子的困惑度经验性地删除触发词。然而，它无法消除长句触发因素，并且计算成本非常高。此外，根据计算机视觉的研究，精细修剪和知识蒸馏可能是抵抗BadPrompt的潜在技术。未来我们将探索这些方法来防御 BadPrompt。</li>
</ol>
<h2 id="结论"><a href="#结论" class="headerlink" title="结论"></a>结论</h2><p>本文首次对连续提示的后门攻击进行了研究。我们发现现有的 NLP 后门方法不能适应连续提示的小样本场景。为了应对这一挑战，我们提出了一种轻量级且任务自适应的后门方法来后门攻击连续提示，该方法由触发候选生成和自适应触发优化两个模块组成。大量的实验证明了 BadPrompt 与基线模型相比的优越性。通过这项工作，我们希望社区更加关注持续提示的漏洞，并制定相应的防御方法。</p>

                
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                    本博客所有文章除特別声明外，均采用
                    <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.zh" rel="external nofollow noreferrer" target="_blank">CC BY 4.0</a>
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    #rewardModal {
        width: 320px;
        height: 350px;
    }

    #rewardModal .reward-title {
        margin: 15px auto;
        padding-bottom: 5px;
    }

    #rewardModal .modal-content {
        padding: 10px;
    }

    #rewardModal .close {
        position: absolute;
        right: 15px;
        top: 15px;
        color: rgba(0, 0, 0, 0.5);
        font-size: 1.3rem;
        line-height: 20px;
        cursor: pointer;
    }

    #rewardModal .close:hover {
        color: #ef5350;
        transform: scale(1.3);
        -moz-transform:scale(1.3);
        -webkit-transform:scale(1.3);
        -o-transform:scale(1.3);
    }

    #rewardModal .reward-tabs {
        margin: 0 auto;
        width: 210px;
    }

    .reward-tabs .tabs {
        height: 38px;
        margin: 10px auto;
        padding-left: 0;
    }

    .reward-content ul {
        padding-left: 0 !important;
    }

    .reward-tabs .tabs .tab {
        height: 38px;
        line-height: 38px;
    }

    .reward-tabs .tab a {
        color: #fff;
        background-color: #ccc;
    }

    .reward-tabs .tab a:hover {
        background-color: #ccc;
        color: #fff;
    }

    .reward-tabs .wechat-tab .active {
        color: #fff !important;
        background-color: #22AB38 !important;
    }

    .reward-tabs .alipay-tab .active {
        color: #fff !important;
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    .reward-tabs .reward-img {
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        height: 210px;
    }
</style>

<div id="reward">
    <a href="#rewardModal" class="reward-link modal-trigger btn-floating btn-medium waves-effect waves-light red">赏</a>

    <!-- Modal Structure -->
    <div id="rewardModal" class="modal">
        <div class="modal-content">
            <a class="close modal-close"><i class="fas fa-times"></i></a>
            <h4 class="reward-title">你的赏识是我前进的动力</h4>
            <div class="reward-content">
                <div class="reward-tabs">
                    <ul class="tabs row">
                        <li class="tab col s6 alipay-tab waves-effect waves-light"><a href="#alipay">支付宝</a></li>
                        <li class="tab col s6 wechat-tab waves-effect waves-light"><a href="#wechat">微 信</a></li>
                    </ul>
                    <div id="alipay">
                        <img src="/medias/reward/alipay.jpg" class="reward-img" alt="支付宝打赏二维码">
                    </div>
                    <div id="wechat">
                        <img src="/medias/reward/wechat.png" class="reward-img" alt="微信打赏二维码">
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>

<script>
    $(function () {
        $('.tabs').tabs();
    });
</script>

            
        </div>
    </div>

    

    

    

    

    

    

    

    

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                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/18.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——Exploring the Universal Vulnerability of Prompt-based Learning Paradigm">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——Exploring the Universal Vulnerability of Prompt-based Learning Paradigm</span>
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                    <div class="publish-info">
                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-08-01
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
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                    <a href="/tags/%E5%AF%B9%E6%8A%97%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                        <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
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                <a href="/2023/06/14/lun-wen-jing-du-black-box-adversarial-prompting-for-foundation-models/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/2.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——Black Box Adversarial Prompting for Foundation Models">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——Black Box Adversarial Prompting for Foundation Models</span>
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                </a>
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                    </div>
                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-06-14
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
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                    <a href="/tags/%E5%AF%B9%E6%8A%97%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                        <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                    </a>
                    
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                        <span class="chip bg-color">期刊论文</span>
                    </a>
                    
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                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
    </div>
</article>

</div>



<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeShrink.js"></script>


    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


<script src="/libs/tocbot/tocbot.min.js"></script>
<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4, h5'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4, h5').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


<script src="https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>
<script>
    MathJax.Hub.Config({
        tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\(', '\)']]}
    });
</script>



    <footer class="page-footer bg-color">
    
        <link rel="stylesheet" href="/libs/aplayer/APlayer.min.css">
<style>
    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
    }

    
    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body {
        left: -66px !important;
    }

    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body:hover {
        left: 0px !important;
    }

    
</style>
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    <div class="row">
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        <div class="col s12 m8 l8 copy-right">
            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2023</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">J Sir</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
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            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
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                |&nbsp;<i class="fas fa-users"></i>&nbsp;总访问人数:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_uv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;人
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</footer>

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    <!-- 搜索遮罩框 -->
<div id="searchModal" class="modal">
    <div class="modal-content">
        <div class="search-header">
            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
            <input type="search" id="searchInput" name="s" placeholder="请输入搜索的关键字"
                   class="search-input">
        </div>
        <div id="searchResult"></div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

    <!-- 回到顶部按钮 -->
<div id="backTop" class="top-scroll">
    <a class="btn-floating btn-large waves-effect waves-light" href="#!">
        <i class="fas fa-arrow-up"></i>
    </a>
</div>


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        var bp = document.createElement('script');
        var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
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